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Hace ocho años dejó de hablar de manera inteligible. Padecía esclerosis lateral amiotrófica (ELA) y la enfermedad no solo le estaba quitando la movilidad, también la capacidad de comunicarse. Pero la paciente, conocida como sujeto T12, se ofreció voluntaria para probar un nuevo modelo de implante cerebral desarrollado por un equipo de la Universidad de Stanford que ha resultado un éxito.
Hoy, gracias a ése implante, ha conseguido hablar a una velocidad de 62 palabras por minuto, tres veces más rápido de lo que se había conseguido previamente, y más o menos la mitad de la velocidad de una persona sin dificultades del habla.
El equipo de científicos de Stanford descubrió en su investigación que solo necesitaban analizar la actividad cerebral en una región relativamente pequeña de la corteza para convertirla en un habla coherente utilizando un algoritmo de aprendizaje automático.
El estudio se acaba de publicar y, aunque aún está pendiente de revisión, ya han publicado vídeos donde se pueden observar los avances.
"No tengo demasiado tiempo para hacerlo", lee la paciente en una pantalla. Y en escasos segundos, tras pensar la frase, esta se transcribe con sonido en la pantalla.
Lo que ocurre, explican los investigadores del proyecto, es que la interfaz cerebro-computadora descifra la actividad neuronal y la convierte en el mensaje previsto de modo que este se muestra en la parte inferior del monitor.
Métodos para comunicarse en personas con la capacidad motora muy limitada ya existen, pero de acuerdo con los investigadores en este caso no solo se logró velocidad, además: "La tasa de error de palabras fue del 9,1 % en un vocabulario de 50 palabras (2,7 veces menos errores que el estado de la técnica anterior). Y una tasa de error de palabras del 23,8 % en un vocabulario de 125.000 palabras (la primera demostración exitosa de la decodificación de un vocabulario extenso)", explica Frank Willett de la Universidad de Stanford, artífices del estudio.
Antes de desarrollar este estudio, el trabajo previo de Edward Chang de la Universidad de California demostró que se podían generar frases enteras basadas en la actividad cerebral. Para ello trabajaron con el concepto de que el habla implica movimientos: Expulsamos aire, añadimos vibraciones que lo hacen audible y lo convertimos en palabras con la boca, los labios y la lengua. Un modelo computacional basado en la información recogida permitió a los investigadores descifrar cómo los patrones de actividad en los centros del habla del cerebro contribuyen a los diferentes movimientos del tracto vocal.
Chang y su equipo, son por tanto los precursores al colocar previamente electrodos en la parte superior del cerebro que permiten al paciente hablar a través de computadora, pero los investigadores de Stanford aseguran que su sistema es más preciso y de tres a cuatro veces más rápido.
Para alcanzar una mayor precisión el equipo de Stanford analizó no solo los movimientos orofaciales y su actividad neuronal asociada, además han desarrollado un software que predice qué palabra suele aparecer a continuación en una oración. En inglés, “I” suele ir seguido de “am”, por ejemplo. De este modo se logra aumentar la velocidad. Además los científicos de Stanford descubrieron que cuantas más neuronas leían a la vez, menos errores se cometía al comprender lo que la paciente estaba tratando de decir.
Las personas sin deficiencias en el habla suelen hablar a una velocidad de unas 160 palabras por minuto. Los resultados de esta investigación "muestran un camino factible para restaurar la comunicación a las personas con parálisis a velocidades conversacionales", aclara Willett.
Para mejorar la tasa de error de su sistema, los científicos proponen sondear más áreas del cerebro y, al mismo tiempo, optimizar el algoritmo.